論文の概要: FAC$^2$E: Better Understanding Large Language Model Capabilities by Dissociating Language and Cognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00126v2
• Date: Mon, 07 Oct 2024 15:44:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:39:54.141659
• Title: FAC$^2$E: Better Understanding Large Language Model Capabilities by Dissociating Language and Cognition
• Title（参考訳）: FAC$2$E: 言語と認知の解離による大規模言語モデルの能力向上
• Authors: Xiaoqiang Wang, Lingfei Wu, Tengfei Ma, Bang Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、主に様々なテキスト理解および生成タスクにおける全体的なパフォーマンスによって評価される。 FAC$2$E, FAC$2$Eについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.76951887823882
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) are primarily evaluated by overall performance on various text understanding and generation tasks. However, such a paradigm fails to comprehensively differentiate the fine-grained language and cognitive skills, rendering the lack of sufficient interpretation to LLMs' capabilities. In this paper, we present FAC$^2$E, a framework for Fine-grAined and Cognition-grounded LLMs' Capability Evaluation. Specifically, we formulate LLMs' evaluation in a multi-dimensional and explainable manner by dissociating the language-related capabilities and the cognition-related ones. Besides, through extracting the intermediate reasoning from LLMs, we further break down the process of applying a specific capability into three sub-steps: recalling relevant knowledge, utilizing knowledge, and solving problems. Finally, FAC$^2$E evaluates each sub-step of each fine-grained capability, providing a two-faceted diagnosis for LLMs. Utilizing FAC$^2$E, we identify a common shortfall in knowledge utilization among models and propose a straightforward, knowledge-enhanced method to mitigate this issue. Our results not only showcase promising performance enhancements but also highlight a direction for future LLM advancements.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、主に様々なテキスト理解および生成タスクにおける全体的なパフォーマンスによって評価される。 しかし、そのようなパラダイムは、粒度の細かい言語と認知スキルを包括的に区別することができず、LLMの能力に対する十分な解釈が欠如している。 本稿では,FAC$^2$E,FAC$^2$Eについて述べる。 具体的には,LLMの評価を多次元かつ説明可能な方法で定式化し,言語関連能力と認知関連能力とを解離する。 さらに, LLMから中間的推論を抽出することにより, 関連する知識の想起, 知識の活用, 問題解決という3つのサブステップに, 特定の能力を適用するプロセスをさらに分解する。 最後に、FAC$^2$Eは、各細粒度機能のそれぞれのサブステップを評価し、LSMの2面診断を提供する。 FAC$^2$Eを用いて、モデル間での知識利用の共通不足を特定し、この問題を緩和するための単純で知識に富んだ手法を提案する。 我々の結果は、将来的なパフォーマンス向上を示すだけでなく、将来的なLCMの進歩の方向性も示しています。

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